Caso de estudio · Calidad de datos
Reporting de calidad de datos impulsado por IA
Necesitaban centralizar todos los datos de calidad procedentes de los jobs de Azure Data Factory, los jobs de Databricks y los esquemas de tabla.
La situación
No podían detectar los problemas de calidad del dato hasta que el dato corrupto llegaba a la capa de BI.
Qué construimos
Distintos ETL que recogen datos de los jobs de Azure Data Factory, los jobs de Databricks y las reglas de calidad mediante el framework DQX. Potenciamos esta plataforma con IA para que los informes fueran más descriptivos y fáciles de leer para el cliente.
Servicios implicados
Siguientes pasos
La monitorización de calidad del dato requiere visibilidad centralizada.
Si tus problemas de calidad salen a la luz demasiado tarde en el pipeline, podemos construir la plataforma de monitorización y el reporting con IA que atrapa los problemas antes de que lleguen al BI.
O vuelve a todos los casos